Effects of Haloperidol Pretreatment on the Smoking-Induced EEG/Mood Activation Response Profile
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the role of dopamine in modulating the CNS response to cigarette smoking. In a randomized, double-blind, repeated-measures design, quantitative electroencephalographic (EEG) changes and self-reports induced by the smoking of a single cigarette were assessed in 16 smokers following pretreatment with placebo and a dopamine antagonist, haloperidol (2 mg). Following placebo pretreatment, absolute (muV) and relative (%) amplitudes in slow-frequency bands (delta, theta, alpha1) were reduced and absolute and relative amplitudes in fast-frequency bands (alpha2, beta) were increased following cigarette smoking as compared to sham smoking. Haloperidol pretreatment inhibited the smoking-induced increase in absolute beta frequency. Self-ratings indicated that cigarette smoking induced increases in alertness, contentedness and calmness but not euphoria, and reduced cigarette cravings as compared to the sham smoking conditions. Smoking-induced, alpha2 increments were associated with increases in alertness and decreases in euphoria while beta increments were associated with increased calmness. Smoking-related self-ratings of mood and cigarette acceptability were not altered by haloperidol, but subjects were less content overall in the haloperidol condition as compared to placebo. Discussion of these results focuses on transmitter systems and their relationship to neuro-electric and behavioural activities associated with the smoking habit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».